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檔案名稱英文的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦張隆志,林逸帆,石文誠,鄭螢憶,蘇峯楠寫的 致福爾摩沙套書(跨越世紀的訊號1+2) 和洪錦魁的 Python操作Excel:最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自貓頭鷹 和深智數位所出版 。

國立彰化師範大學 工業教育與技術學系技職教育教學碩士在職專班 廖錦文所指導 羅筱恩的 技術型高中學生學習歷程檔案學習動機及其學習成效之關係研究-以桃竹苗地區為例 (2022),提出檔案名稱英文關鍵因素是什麼,來自於技術型高中學生、學生學習歷程檔案學習動機、學生學習歷程檔案學習成效。

而第二篇論文臺北醫學大學 醫務管理學系碩士在職專班 簡文山所指導 邱彥蓁的 以人工神經網路(ANN)分析心臟衰竭再住院的危險因子 (2021),提出因為有 心臟衰竭、再住院、人工神經網路、模型預測的重點而找出了 檔案名稱英文的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了檔案名稱英文,大家也想知道這些:

致福爾摩沙套書(跨越世紀的訊號1+2)

為了解決檔案名稱英文的問題,作者張隆志,林逸帆,石文誠,鄭螢憶,蘇峯楠 這樣論述:

閱讀歷史,讓我們理解過去,定義自己是誰,史料則是通往歷史真相的道路   現今在尋找自我認同的路上,台灣史寫作再次進入繁盛時期。貓頭鷹《跨越世紀的信號》系列,計畫以一冊一史料,如書信、照片、地圖、公牘文書等,延攬新生代史家共同詮釋島嶼的新歷史。本系列已出版第一冊以書信為題的《跨越世紀的信號:書信裡的臺灣史》。第二冊以「日記」為主,從荷蘭時代到戰後時期,重新詮釋九個歷史片段。日記通常會反映記主當日的所記所聞,因此常可見一些特殊經歷和奇聞軼事,大至國際局勢,小到人際關係,各色各樣的豐富材料,為重新認識臺灣歷史提供不同的視角。   【跨越世紀的信號:書信裡的台灣史(17-20世紀)】   以「書信

」為題,從荷蘭時代到戰後時期,重新詮釋八個歷史片段。「書信」是過去人與人之間往來的重要媒介,既承載事件、記述當時局勢,更埋藏個人情感、認知與思想。舉例來說,從荷蘭長官的書信,我們得以回到近代初期北臺灣的族群活動,一探冰冷大王的神祕領域與淡水地區的禁忌之山。葉榮鐘寫給妻子的溫暖家書,反映日本時代追求民主之路是如何地艱辛曲折。兩張寄自菲律賓的戰時明信片,講述這些「為了國家」前往南方的台籍日本兵的戰時經驗,最後這些明信片也成了他們給家人的遺言。柯旗化是臺灣50年來最暢銷文法書《新英文文法》的作者,身處獄中,僅能收到孩子用注音符號寫來的家書,正是記錄白色恐怖時期拆散無數家庭的例證。   本書的八段歷史

,是個人的小歷史,也是描繪大時代的吉光片羽。這些留給後人的史料,不僅傳遞各時代的「信號」,更是一段段生動且充滿人味的「台灣故事」。因此,我們希望更正視史料的價值,以史料為憑,重新解讀臺灣史。書末特別收錄「史料解析與歷史寫作」單元,介紹各時代重要或遺珠史料,以及分析如何運用史料撰寫歷史,供歷史愛好者搜查史料和書寫歷史之用。     【跨越世紀的信號2:日記裡的臺灣史(17-20世紀)】   本書九篇日記出自不同背景的人物所有:   荷蘭人與原住民的黃金貿易:荷蘭東印度公司員工日記揭開神祕的東海岸原住民部落,傳說中的產金之地真的有大量黃金嗎?宛如格列佛遊記般大開眼界的經歷,背後又是由哪些商業利益驅

動?   林爽文事件中的利益盤算:轟動全台的林爽文事件,對某些人來說卻是翻身契機,原本從事走私貿易的鹿港林家如何藉此轉型為叱吒兩岸商界的知名商號?   清帝國統治下的歸化與圖謀:來自中國的清帝國官員,為何能識破「歸順天朝」的番人背後真正的目的,帝國的理番政策又能否順天應民?   馬偕眼中的清代臺灣:身為一名清代旅人,在旅店裡要和黑豬一起住,路上則有各種交通不便與危險。從馬偕博士的日記,一窺清代傳教狀況、部落生活,以及如何平安抵達目的地。   文武雙全的胡適之父:胡傳是清帝國治臺的末代官員,他的日記又記載了哪些官員日常、為官之道、仕途險惡,以及透露了哪些甲午戰前的政情?   反殖民運動裡的風暴:

一場因薪水不公而起的社內風暴,讓反殖民運動的指標媒體《臺灣民報》,即將面臨奪權風暴,甚至預告了臺灣民眾黨的內部分裂。   仕紳之妻不平凡的日常:林獻堂之妻楊水心,是日本時代的仕紳之妻代表,她的旅行與公益活動得以讓我們一窺當時上層社會婦女的生活。   卑南族青年Kelasay的戰地見聞:在帝國的號召下到了南方戰場,與反攻的美軍展開游擊戰,他的戰地見聞記錄了二戰最激烈的時刻。   戰後外省移民的落地生根:他們初來乍到,在臺灣經歷前所未有的新奇體驗,也感受到家鄉與此地的差異,他們的思鄉之情,以及身處異鄉所面臨的困境,都得依賴同鄉互助,才能在這塊新土地生存下去。   本書的九段歷史,描繪了個人歷史,也

傳達了時代的脈絡。書末還特別收錄「史料解析與歷史寫作」單元,介紹各時代重要或遺珠史料,以及分析如何運用史料撰寫歷史,供教學或歷史愛好者搜查史料和書寫歷史之用。

檔案名稱英文進入發燒排行的影片

打贏了給予女主超多超濃的獎勵
失敗將給予最痛的處罰
這遊戲沒有中文和英文名稱
遊戲檔案是熱情網友提供的,請別問我載點 😰

技術型高中學生學習歷程檔案學習動機及其學習成效之關係研究-以桃竹苗地區為例

為了解決檔案名稱英文的問題,作者羅筱恩 這樣論述:

摘要 本研究旨在探討公立技術型高中學生學習歷程檔案學習動機及其學習成效之關係研究。以108學年度入學就讀桃竹苗地區公立技術型高中學生為研究對象,採問卷調查法。發出8校900份問卷,回收有效650份問卷後經資料整理,再透過SPSS 20統計軟體進行資料處理與分析,探討技術型高中學生學習歷程檔案的學習動機及其學習成效之相關情形,進行敘述性統計及推論性統計之分析與討論。依據研究目的,本研究獲致結果如下:壹、桃竹苗地區學生學習歷程檔案以期望成分的學習動機認同度最高,以學習成果的學習成效認同度最高。貳、學生學習歷程檔案以女性學生、就讀家事類、苗栗地區以及上傳課程學習成果與多元學習表現件數多者的學

習動機認同度較高。參、學生學習歷程檔案以女性學生、就讀家事類、苗栗地區以及上傳課程學習成果與多元學習表現件數多者的學習成效認同度較高。肆、桃竹苗地區學生學習歷程檔案學習動機及其學習成效呈現高度正相關。關鍵字:技術型高中學生、學生學習歷程檔案學習動機、學生學習歷程檔案學習成效

Python操作Excel:最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來

為了解決檔案名稱英文的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

Python 操作 Excel  ~最強入門邁向辦公室自動化之路~ 王者歸來     ★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel   ★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例   ★ 辦公室自動化輕鬆上手     這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍,也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。     【step-by-step 帶你辦公室自動化!】   整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起,逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達,最後講解將 Excel 工作表存成 PDF,以達成未

來辦公室自動化的目的。     【最清楚、最貼心 Python/Excel 對照!】   本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時,會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明,讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。     完整解說必備知識:   ● 【Python + openpyxl】操作 Excel   ● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據   ● 辦公室複雜與日常的工作自動化   ● 從活頁簿說起   ● 詳解操作工作表   ● 使用與認識儲存格   ● 儲存格的保護   ● 將【Excel 函數庫】應

用在 Python 程式   ● 格式化工作表   ● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】   ● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】   ● 資料驗證   ● 工作表列印   ● 工作表與影像操作   ● 資料篩選   ● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計   ● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換   ● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】   ● Pandas 建立【樞紐分析表】   ● 將 Excel 檔案轉成 PDF   ● 程式範例超值下載!→ deepmind.com.tw    

以人工神經網路(ANN)分析心臟衰竭再住院的危險因子

為了解決檔案名稱英文的問題,作者邱彥蓁 這樣論述:

研究目的:以人工神經網路及統計運算方法預測人口學特徵與疾病因子對於心臟衰竭再住院的影響程度。研究方法:本研究以次級資料進行分析,運用北部某醫學大學臨床研究資料庫資料,採人工神經網路(Artificial Neural Network, ANN)演算法來預測心臟衰竭住院病患再住院的危險因子,本研究個案之基本人口學特徵為年齡、性別、BMI;疾病因子為高血壓、高血脂、冠狀動脈疾病、心肌梗塞、糖尿病、慢性阻塞性肺病、慢性腎臟病。研究資料區間自2010年01月01日至2020年12月31日,總樣本數為3,256筆,以R軟體進行隨機分組,分為75%訓練組(N=2,442)及25%測試組(N=814),透

過輸入變項之不同,進行各模組間比較。每項模組訓練以十折交叉驗證進行試驗,取其準確度最佳之結果作為評估心臟衰竭再住院模型之標準。最後針對選擇出的最佳模組,呈現各變項在神經網路模型中的相對重要程度。研究結果:經各項模組比較後發現,納入所有變項之模組表現最佳,測試組之敏感度為94.49%、準確度為80.96%,以及ROC曲線下面積為85.96%,其表示各項危險因子納入模型中對於預測結果皆有幫助。最後,依據此結果進行變項重要性評估,結果發現,慢性腎臟病為影響心臟衰竭再住院最重要的危險因子,比例為19.86%,糖尿病則次之(11.78%),冠狀動脈疾病位居第三(10.82%)。影響較小則為BMI(6.0

3%)及高血壓(6.27%)。結論:依據本研究結果,納入所有危險因子之模組表現最佳,亦表示各項危險因子對於心臟衰竭再住院患者皆有其影響性。目前國內多數醫療器材廠商較難取得疾病患者原始資料,來輔助產品之優化,期望可透過本研究實際的預測結果,將各項危險因子之影響程度提供醫療器材廠商增強儀器訓練及模型校正,達到產品最佳化之精準預測能力。